Division 1 stats & predictions

La jornada de mañana promete ser emocionante con varios enfrentamientos clave. Aquí te presentamos un resumen de los partidos más esperados:

Al Hilal vs Al Nassr

Este clásico es uno de los enfrentamientos más esperados de la liga. Ambos equipos han mostrado un rendimiento impresionante esta temporada, y este partido no será la excepción. Analizaremos las tácticas y formaciones probables, junto con las posibles alineaciones.

Al Ahli vs Al Ittihad

Otro duelo crucial que podría definir la cima de la tabla. Al Ahli ha estado en una racha ganadora, mientras que Al Ittihad busca recuperar su forma perdida. Analizaremos las estadísticas recientes y las lesiones clave que podrían influir en el resultado.

Al Fateh vs Al Shabab

Un partido que promete ser un verdadero desafío táctico. Ambos equipos han mostrado una sólida defensa, lo que podría hacer que este encuentro sea muy disputado. Exploraremos las estrategias defensivas y ofensivas que podrían marcar la diferencia.

Cada partido tiene sus propias dinámicas y factores a considerar. A continuación, ofrecemos un análisis detallado y predicciones para cada encuentro:

Al Hilal vs Al Nassr

• Tácticas Probables: Al Hilal podría adoptar una formación 4-3-3, buscando explotar los espacios laterales. Al Nassr, por su parte, podría optar por un 4-2-3-1, buscando controlar el mediocampo.
• Jugadores Clave: La presencia del delantero estrella de Al Hilal será crucial. Por otro lado, el mediocampista creativo de Al Nassr podría ser el factor decisivo.
• Predicción: Se espera un empate cerrado, posiblemente con goles por ambos lados.

Al Ahli vs Al Ittihad

• Tácticas Probables: Al Ahli podría utilizar un 3-5-2, buscando fortaleza en el mediocampo y velocidad en las bandas. Al Ittihad podría optar por un 4-4-2 clásico, buscando equilibrio.
• Jugadores Clave: El capitán de Al Ahli ha estado en excelente forma esta temporada. En Al Ittihad, el portero ha sido una muralla en los últimos partidos.
• Predicción: Una victoria ajustada para Al Ahli, gracias a su mejor rendimiento reciente.

Al Fateh vs Al Shabab

• Tácticas Probables: Ambos equipos podrían optar por una formación 5-3-2, buscando solidez defensiva y contraataques rápidos.
• Jugadores Clave: El defensor central de Al Fateh ha sido imparable esta temporada. En Al Shabab, el delantero centro es la amenaza más peligrosa.
• Predicción: Un partido muy disputado que podría terminar en empate sin goles.

El mundo del betting ofrece emocionantes oportunidades para los aficionados al fútbol. A continuación, te ofrecemos algunas estrategias y consejos para apostar en los partidos de mañana:

• Aprovecha las Cuotas Altas: Busca partidos donde las cuotas sean favorables debido a factores como lesiones o decisiones arbitrales recientes.
• Mantente Informado: Las últimas noticias sobre lesiones y sanciones pueden cambiar drásticamente el panorama del partido.
• Diversifica tus Apuestas: No pongas todos tus huevos en una canasta. Considera apuestas seguras y otras más arriesgadas para maximizar tus ganancias potenciales.
• Análisis Estadístico: Utiliza estadísticas recientes para identificar tendencias y patrones que puedan influir en el resultado del partido.

Cada apuesta debe ser tomada con precaución y responsabilidad. Asegúrate de establecer un presupuesto y no excederte en tus apuestas.

Más allá de las predicciones individuales, es importante entender las estrategias generales que pueden influir en los resultados del partido:

• Estrategias Defensivas: Equipos como Al Fateh y Al Shabab han demostrado ser muy efectivos en la defensa zonal. Esto podría limitar las opciones ofensivas de sus oponentes.
• Estrategias Ofensivas: Equipos como Al Hilal y Al Ahli utilizan transiciones rápidas desde la defensa al ataque para sorprender a sus rivales.
• Influencia del Estadio: Jugar en casa puede proporcionar una ventaja significativa debido al apoyo del público local.

Cada equipo tiene sus propias fortalezas y debilidades tácticas, lo que hace que cada partido sea único e impredecible.

El análisis estadístico es una herramienta poderosa para predecir resultados futuros. Aquí te ofrecemos un análisis detallado basado en datos recientes:

• Rendimiento Ofensivo: Analizamos el número promedio de goles marcados por partido por cada equipo, así como la efectividad de sus jugadores clave en situaciones de gol.
• Rendimiento Defensivo: Evaluamos la cantidad promedio de goles recibidos por partido y la efectividad de los porteros en situaciones críticas.
• Tasa de Posesión del Balón: La posesión del balón puede ser un indicador clave del control del juego. Equipos con alta posesión suelen tener más oportunidades de anotar.
• Tasa de Pases Completados: La precisión en los pases es crucial para mantener el flujo ofensivo y crear oportunidades claras de gol.

Cada estadística ofrece una visión única sobre el rendimiento del equipo y puede ser crucial para tomar decisiones informadas al apostar o analizar partidos.

Más allá de las tácticas y estadísticas, la mentalidad del jugador juega un papel crucial en el rendimiento durante un partido:

• Foco Mental: La capacidad de mantenerse concentrado bajo presión puede marcar la diferencia entre ganar o perder.
• Gestión del Estrés:<|repo_name|>kamilnawrocki/Neural_Networks<|file_sep|>/Project 1/README.md # Project 1 ## Setup This project is implemented using Python and TensorFlow ### Dependencies This project requires following Python libraries: * [Numpy](http://www.numpy.org/) * [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) * [Matplotlib](https://matplotlib.org/) * [Pandas](https://pandas.pydata.org/) ## Data Sets For this project you will be using the CIFAR10 data set which contains 60000 color images in 10 classes (6000 images per class). The data set contains a training set with 50000 images and a test set with the remaining 10000 images. ### Data Set Details The CIFAR10 data set consists of small color images in the following classes: * airplane * automobile * bird * cat * deer * dog * frog * horse * ship * truck You can find more information about this data set on the [CIFAR10 website](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html). ### Loading the Data Set The CIFAR10 data set is available as a Python package which can be downloaded from PyPI. To install it run the following command: `pip install --upgrade keras` After installing the package you can use the following code to load the data set: from keras.datasets import cifar10 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() ### Dataset Preprocessing To preprocess the dataset we first reshape it so that it can be used with tensorflow's methods: train_x = np.reshape(train_x,(len(train_x),32 * 32 * 3)) test_x = np.reshape(test_x,(len(test_x),32 * 32 * 3)) We then normalize the data by dividing each pixel by 255: train_x = train_x / 255. test_x = test_x / 255. We also convert labels to one hot vectors: train_y = to_categorical(train_y) test_y = to_categorical(test_y) ## Implementation Details ### Neural Network Model #### Architecture We implement a fully connected neural network with one hidden layer containing 256 neurons. #### Hyperparameters The model was trained using the following hyperparameters: * Batch Size: **128** * Number of Epochs: **50** * Learning Rate: **0.001** ### Training Process During training we save model checkpoints after every epoch. #### Loss Function and Optimization Method The loss function used for training is categorical cross entropy and optimization method is Adam. #### Evaluation Metric Accuracy was used as evaluation metric during training and testing. ## Results During training we observed that our model achieved an accuracy of around **80%** on training set and around **76%** on validation set after around **40 epochs**. We tested our model on test set and achieved an accuracy of **73%**. ## Reference This project was inspired by [Andrej Karpathy's tutorial](http://karpathy.github.io/neuralnets/) on neural networks.<|file_sep|># Project 2 ## Setup This project is implemented using Python and TensorFlow ### Dependencies This project requires following Python libraries: * [Numpy](http://www.numpy.org/) * [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) * [Matplotlib](https://matplotlib.org/) * [Pandas](https://pandas.pydata.org/) ## Data Sets For this project you will be using the MNIST data set which contains grayscale images of handwritten digits. You can find more information about this data set on the [MNIST website](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/). ### Loading the Data Set The MNIST data set is available as a Python package which can be downloaded from PyPI. To install it run the following command: `pip install --upgrade tensorflow` After installing the package you can use the following code to load the data set: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) ### Dataset Preprocessing To preprocess the dataset we first reshape it so that it can be used with tensorflow's methods: x_train = np.reshape(x_train,(len(x_train),28 * 28)) x_test = np.reshape(x_test,(len(x_test),28 * 28)) We then normalize the data by dividing each pixel by 255: x_train = x_train / 255. x_test = x_test / 255. ## Implementation Details ### Neural Network Model #### Architecture We implement a convolutional neural network with two convolutional layers and two fully connected layers. #### Hyperparameters The model was trained using the following hyperparameters: * Batch Size: **128** * Number of Epochs: **20** * Learning Rate: **0.0001** ### Training Process During training we save model checkpoints after every epoch. #### Loss Function and Optimization Method The loss function used for training is cross entropy and optimization method is Adam. #### Evaluation Metric Accuracy was used as evaluation metric during training and testing. ## Results During training we observed that our model achieved an accuracy of around **99%** on both training set and validation set after around **10 epochs**. We tested our model on test set and achieved an accuracy of **99%**. ## Reference This project was inspired by [Andrej Karpathy's tutorial](http://karpathy.github.io/neuralnets/) on neural networks.<|repo_name|>kamilnawrocki/Neural_Networks<|file_sep|>/Project_1/utils.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_image(image): """ Plots image. Args: image (np.array): image to be plotted """ plt.figure(figsize=(6,6)) plt.imshow(image) plt.show() def plot_images(images): """ Plots multiple images. Args: images (list): list of images """ plt.figure(figsize=(8,8)) for i in range(len(images)): plt.subplot(2,int(len(images)/2),i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(images[i]) plt.show() def plot_loss(loss_history): """ Plots loss history. Args: loss_history (list): list of losses """ plt.plot(loss_history) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show() def plot_accuracy(accuracy_history): """ Plots accuracy history. Args: accuracy_history (list): list of accuracies """ plt.plot(accuracy_history) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.show()<|repo_name|>kamilnawrocki/Neural_Networks<|file_sep|>/Project_2/train.py import os import tensorflow as tf from utils import * from cnn import CNN # Hyperparameters batch_size = 128 epochs = 20 learning_rate = .0001 # Load MNIST dataset mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # Create CNN model model = CNN(mnist) # Train CNN model.train(batch_size=batch_size, epochs=epochs, learning_rate=learning_rate, checkpoint_dir='checkpoints', restore_checkpoint=False) # Evaluate CNN model.evaluate()<|repo_name|>kamilnawrocki/Neural_Networks<|file_sep|>/Project_1/train.py import os import numpy as np import tensorflow as tf from utils import * from neural_network import NeuralNetwork # Hyperparameters batch_size = 128 epochs = 50 learning_rate = .001 # Load CIFAR10 dataset (train_x_raw, train_y), (test_x_raw, test_y) = cifar10.load_data() train_x_raw.shape[0] # number of samples in training dataset test_x_raw.shape[0] # number of samples in testing dataset train_x_raw.shape # dimensions of single image in training dataset test_x_raw.shape # dimensions of single image in testing dataset train_y.shape # number of labels in training dataset test_y.shape # number of labels in testing dataset # Preprocess CIFAR10 dataset train_x_raw.shape[1:] # shape before preprocessing train_x_raw.dtype # dtype before preprocessing train_x_raw[0] # first sample before preprocessing train_y[0] # first label before preprocessing train_x_raw.shape[0] # number of samples in training dataset after preprocessing train_y.shape[0] # number of labels in training dataset after preprocessing train_x = np.reshape(train_x_raw,(len(train_x_raw),32 * 32 * 3)) test_x = np.reshape(test_x_raw,(len(test_x_raw),32 * 32 * 3)) train_y.dtype # dtype before preprocessing to_categorical(train_y) # convert labels to one hot vectors train_y.shape[0] # number of samples in training dataset after preprocessing to_categorical(train_y).shape[0] # number of labels in training dataset after preprocessing to_categorical(test_y).shape[0] # number of labels in testing dataset after preprocessing train_x.dtype # dtype before normalization train_x /=255. test_x /=255. train